2 days ago
#code - Exercice corrigé 2 - Algorithme de calcul de la moyenne d'une classe.
Dans cet exercice, nous allons découvrir un algorithme permettant de calculer la moyenne des notes des élèves d'une classe. Le nombre d'élèves n'est pas connu à l'avance. Nous utiliserons donc la boucle Repeat.
Dans cet exercice, nous allons découvrir un algorithme permettant de calculer la moyenne des notes des élèves d'une classe. Le nombre d'élèves n'est pas connu à l'avance. Nous utiliserons donc la boucle Repeat.
Calcul de la moyenne des notes - Exercice corrigé d'algorithmique - YouTube
Dans cet exercice corrigé d'algorithmique, nous allons voir un algorithme qui permet de calculer la moyenne des notes des étudiants d'une classe. Le nombre d...
2 days ago
(E)
#code - Exercice corrigé 1 - Algorithme de résolution d'équations quadratiques.
Dans cet exercice d'algorithme corrigé, nous allons modifier un algorithme permettant de résoudre l'équation quadratique à coefficients réels. Le traitement reposera principalement sur les conditions imbriquées, car le calcul varie en fonction des valeurs des coefficients, d'une part, et du signe du discriminant, d'autre part.
Dans cet exercice d'algorithme corrigé, nous allons modifier un algorithme permettant de résoudre l'équation quadratique à coefficients réels. Le traitement reposera principalement sur les conditions imbriquées, car le calcul varie en fonction des valeurs des coefficients, d'une part, et du signe du discriminant, d'autre part.
Equation du second degré - Exercice d'algorithmique - YouTube
Dans cet exercice corrigé d'algorithmique, nous allons éditer un algorithme qui permet de résoudre l'équation du second degré à coefficients réels. Le traite...
8 days ago
(E)
Bonjour à tous
Saviez-vous que l’intelligence artificielle générative pourrait rapporter à l’Afrique jusqu'à 220 milliards de dollars de PIB supplémentaire par an ?
Mais pour profiter pleinement de cette opportunité, plusieurs défis majeurs doivent encore être relevés. Parmi ceux-ci, la précarité énergétique représente une contrainte essentielle, limitant notamment la capacité à construire des data centers. Cette situation oblige cependant les acteurs africains à explorer des alternatives innovantes pour éviter une dépendance technologique envers les grandes puissances comme les États-Unis ou la Chine.
Le véritable défi à court terme est celui de la cohésion stratégique : comment faire en sorte que les acteurs publics et privés partagent la même vision et mettent en œuvre une stratégie commune en matière d’intelligence artificielle ?
________________________________________
🧠 Analyse: Comment l’Afrique peut-elle rapidement « craquer » le code de l’IA ?
Début février 2025, le sommet de Paris sur l’IA s'est conclu par une déclaration commune peu ambitieuse, signée par 58 pays (dont 7 africains et l'Union Africaine), mais sans les États-Unis ni le Royaume-Uni, et en l’absence d’acteurs majeurs comme Meta ou OpenAI. Résultat : l'accord demeure vague et non contraignant.
Ce sommet soulève pourtant une question fondamentale :
Par où commencer en Afrique ? Régulation, investissement, priorités sectorielles ?
Lors d’événements parallèles consacrés à l’Afrique, un consensus fort a émergé : il est essentiel que les Africains développent localement leurs propres solutions d’IA, adaptées aux besoins spécifiques du continent.
Pourquoi ? Parce que dépendre de solutions extérieures signifie non seulement perdre le contrôle de nos données, mais aussi payer plus cher pour des technologies pas toujours adaptées à nos réalités économiques et sociales.
Cependant, un constat s’impose : aujourd’hui, la confiance entre les acteurs privés africains de l’IA et les législateurs est très faible. Le manque de cohésion sur les objectifs et les méthodes à suivre est préoccupant. Par exemple :
• Le Ghana souhaite investir dans la création de bases de données locales de qualité.
• Le Nigeria développe activement son propre "ChatGPT africain" en partenariat avec le Qatar.
⚡️ Résoudre les problèmes de fond
Tous les pays africains partagent pourtant des défis similaires, au premier rang desquels figure la précarité énergétique. En effet, les data centers et les infrastructures numériques consomment déjà plus de la moitié de l’électricité du continent. Et même si ce problème était réglé immédiatement, la capacité actuelle de calcul de l’Afrique reste largement insuffisante pour entraîner des modèles d’IA à grande échelle.
Mais il existe des pistes prometteuses : l’Afrique pourrait se tourner vers des modèles d’IA moins gourmands en énergie, inspirés par exemple de la Chine avec DeepSeek, qui démontre que l’on peut créer des IA performantes à moindre coût et moins énergivores.
Selon l’Union Africaine, si l’Afrique saisissait seulement 5 % des gains potentiels liés à l’IA générative, elle pourrait générer entre 110 et 220 milliards de dollars supplémentaires par an.
🚀 Quelle stratégie panafricaine ?
Pour coordonner l’action des États et simplifier la stratégie continentale en vigueur depuis 2024, l’Alliance Smart Africa (qui regroupe 40 pays africains) a récemment créé un Conseil africain de l’intelligence artificielle. Son objectif : harmoniser les politiques, clarifier les visions et formuler des actions concrètes.
Les premiers résultats seront présentés en juillet prochain à Kigali, avec la révélation d’un plan stratégique annuel très attendu.
________________________________________
En bref : l’avenir de l’Afrique avec l’IA est prometteur, mais nécessite dès aujourd’hui plus de coopération, d'innovation locale et de clarté stratégique. L'Afrique saura-t-elle saisir cette opportunité unique pour devenir une puissance mondiale de l'IA ?
À très bientôt pour plus d’informations ! 🌍✨ #ia
Saviez-vous que l’intelligence artificielle générative pourrait rapporter à l’Afrique jusqu'à 220 milliards de dollars de PIB supplémentaire par an ?
Mais pour profiter pleinement de cette opportunité, plusieurs défis majeurs doivent encore être relevés. Parmi ceux-ci, la précarité énergétique représente une contrainte essentielle, limitant notamment la capacité à construire des data centers. Cette situation oblige cependant les acteurs africains à explorer des alternatives innovantes pour éviter une dépendance technologique envers les grandes puissances comme les États-Unis ou la Chine.
Le véritable défi à court terme est celui de la cohésion stratégique : comment faire en sorte que les acteurs publics et privés partagent la même vision et mettent en œuvre une stratégie commune en matière d’intelligence artificielle ?
________________________________________
🧠 Analyse: Comment l’Afrique peut-elle rapidement « craquer » le code de l’IA ?
Début février 2025, le sommet de Paris sur l’IA s'est conclu par une déclaration commune peu ambitieuse, signée par 58 pays (dont 7 africains et l'Union Africaine), mais sans les États-Unis ni le Royaume-Uni, et en l’absence d’acteurs majeurs comme Meta ou OpenAI. Résultat : l'accord demeure vague et non contraignant.
Ce sommet soulève pourtant une question fondamentale :
Par où commencer en Afrique ? Régulation, investissement, priorités sectorielles ?
Lors d’événements parallèles consacrés à l’Afrique, un consensus fort a émergé : il est essentiel que les Africains développent localement leurs propres solutions d’IA, adaptées aux besoins spécifiques du continent.
Pourquoi ? Parce que dépendre de solutions extérieures signifie non seulement perdre le contrôle de nos données, mais aussi payer plus cher pour des technologies pas toujours adaptées à nos réalités économiques et sociales.
Cependant, un constat s’impose : aujourd’hui, la confiance entre les acteurs privés africains de l’IA et les législateurs est très faible. Le manque de cohésion sur les objectifs et les méthodes à suivre est préoccupant. Par exemple :
• Le Ghana souhaite investir dans la création de bases de données locales de qualité.
• Le Nigeria développe activement son propre "ChatGPT africain" en partenariat avec le Qatar.
⚡️ Résoudre les problèmes de fond
Tous les pays africains partagent pourtant des défis similaires, au premier rang desquels figure la précarité énergétique. En effet, les data centers et les infrastructures numériques consomment déjà plus de la moitié de l’électricité du continent. Et même si ce problème était réglé immédiatement, la capacité actuelle de calcul de l’Afrique reste largement insuffisante pour entraîner des modèles d’IA à grande échelle.
Mais il existe des pistes prometteuses : l’Afrique pourrait se tourner vers des modèles d’IA moins gourmands en énergie, inspirés par exemple de la Chine avec DeepSeek, qui démontre que l’on peut créer des IA performantes à moindre coût et moins énergivores.
Selon l’Union Africaine, si l’Afrique saisissait seulement 5 % des gains potentiels liés à l’IA générative, elle pourrait générer entre 110 et 220 milliards de dollars supplémentaires par an.
🚀 Quelle stratégie panafricaine ?
Pour coordonner l’action des États et simplifier la stratégie continentale en vigueur depuis 2024, l’Alliance Smart Africa (qui regroupe 40 pays africains) a récemment créé un Conseil africain de l’intelligence artificielle. Son objectif : harmoniser les politiques, clarifier les visions et formuler des actions concrètes.
Les premiers résultats seront présentés en juillet prochain à Kigali, avec la révélation d’un plan stratégique annuel très attendu.
________________________________________
En bref : l’avenir de l’Afrique avec l’IA est prometteur, mais nécessite dès aujourd’hui plus de coopération, d'innovation locale et de clarté stratégique. L'Afrique saura-t-elle saisir cette opportunité unique pour devenir une puissance mondiale de l'IA ?
À très bientôt pour plus d’informations ! 🌍✨ #ia
1 month ago
Apprentissage supervisé
Définition:
L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur un ensemble de données étiquetées, apprenant des modèles pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données non vues.
Exemple: Enseigner à un modèle de reconnaître les emails spam en se basant sur des exemples étiquetés de spam et de non-spam.
Types d'Apprentissage Supervisé:
Classification: Problèmes où la variable de sortie est une catégorie (par exemple, "rouge" ou "bleu", "maladie" ou "pas de maladie").
Régression: Problèmes où la variable de sortie est une valeur réelle (par exemple, "dollars" ou "poids").
Exemples d'Apprentissage Supervisé:
Systèmes de recommandation: Utilisent l'apprentissage supervisé pour analyser les modèles et les relations entre les variables d'entrée et de sortie dans les données étiquetées afin de faire des prédictions.
Reconnaissance d'image et de parole: Localisation, catégorisation et isolation d'objets dans des images ou des vidéos.
Détection de fraude: Formation d'un modèle sur les données de transaction historiques pour détecter les transactions frauduleuses.
Processus d'Apprentissage Supervisé:
Introduction: Technique utilisée dans divers domaines tels que la finance, la santé, le marketing, etc.
Flux d'Algorithme: L'algorithme apprend une correspondance entre les données d'entrée et de sortie à partir d'un ensemble de données étiquetées.
Exemples Réels:
Reconnaissance de chiffres manuscrits: Utilisée dans les services postaux pour reconnaître les codes postaux automatiquement.
Classification des emails spam: Améliore les systèmes de filtrage des emails.
Prédiction des prix de l'immobilier: Prédiction des prix des maisons basée sur des caractéristiques comme la taille, l'emplacement, etc.
Implémentations Réelles:
Classification d'image avec les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs): Apprentissage des caractéristiques hiérarchiques des images.
Prédiction des prix des actions: Analyse des tendances et des modèles sur les données de marché historiques.
Diagnostic médical: Prédiction des conditions médicales basées sur les symptômes et les résultats des tests.
Conclusion:
L'apprentissage supervisé permet de collecter des données et de produire des résultats à partir d'expériences passées.
Il aide à résoudre divers problèmes informatiques du monde réel grâce à des tâches de classification et de régression.
Nécessite un ensemble de données étiquetées et un processus de formation.
Définition:
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Exemple: Enseigner à un modèle de reconnaître les emails spam en se basant sur des exemples étiquetés de spam et de non-spam.
Types d'Apprentissage Supervisé:
Classification: Problèmes où la variable de sortie est une catégorie (par exemple, "rouge" ou "bleu", "maladie" ou "pas de maladie").
Régression: Problèmes où la variable de sortie est une valeur réelle (par exemple, "dollars" ou "poids").
Exemples d'Apprentissage Supervisé:
Systèmes de recommandation: Utilisent l'apprentissage supervisé pour analyser les modèles et les relations entre les variables d'entrée et de sortie dans les données étiquetées afin de faire des prédictions.
Reconnaissance d'image et de parole: Localisation, catégorisation et isolation d'objets dans des images ou des vidéos.
Détection de fraude: Formation d'un modèle sur les données de transaction historiques pour détecter les transactions frauduleuses.
Processus d'Apprentissage Supervisé:
Introduction: Technique utilisée dans divers domaines tels que la finance, la santé, le marketing, etc.
Flux d'Algorithme: L'algorithme apprend une correspondance entre les données d'entrée et de sortie à partir d'un ensemble de données étiquetées.
Exemples Réels:
Reconnaissance de chiffres manuscrits: Utilisée dans les services postaux pour reconnaître les codes postaux automatiquement.
Classification des emails spam: Améliore les systèmes de filtrage des emails.
Prédiction des prix de l'immobilier: Prédiction des prix des maisons basée sur des caractéristiques comme la taille, l'emplacement, etc.
Implémentations Réelles:
Classification d'image avec les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs): Apprentissage des caractéristiques hiérarchiques des images.
Prédiction des prix des actions: Analyse des tendances et des modèles sur les données de marché historiques.
Diagnostic médical: Prédiction des conditions médicales basées sur les symptômes et les résultats des tests.
Conclusion:
L'apprentissage supervisé permet de collecter des données et de produire des résultats à partir d'expériences passées.
Il aide à résoudre divers problèmes informatiques du monde réel grâce à des tâches de classification et de régression.
Nécessite un ensemble de données étiquetées et un processus de formation.
2 months ago
✨🌱🎮
Tu te sens perdu ? Tu ne sais pas quoi faire de ton avenir ? Laisse l'histoire d'Eric Barone, alias ConcernedApe, le CRÉATEUR UNIQUE du phénomène mondial Stardew Valley, enflammer ta passion ! Ce post est pour TOI, jeune Africain de 15 à 30 ans, avec un ordinateur et un rêve.
Eric, diplômé en informatique, a passé 4,5 ANS, seul, à créer le jeu pixel cosy ultime. Il n'était pas un expert en développement de jeux ; il était animé par la vision de créer le simulateur de ferme auquel il voulait jouer, en améliorant les classiques comme Harvest Moon. Il a TOUT appris par lui-même – la programmation en C# en utilisant le Microsoft XNA Framework (maintenant, nous utilisons MonoGame !), la conception de pixel art, la composition de la musique et la construction de chaque système à partir de zéro :
Boucle de jeu (Game Loop): Le cœur du fonctionnement du jeu.
Graphismes 2D: Donner vie au monde pixelisé.
Cartes basées sur des tuiles (Tile-Based Maps): Structurer l'ensemble du monde du jeu.
Détection des collisions: Rendre les interactions réalistes.
Système Entité-Composant (Entity-Component System): Organiser efficacement les objets du jeu.
Gestion des données (Sauvegarde/Chargement): Protéger votre progression durement gagnée.
IA et Pathfinding: Donner aux villageois leurs charmantes routines.
Conception de l'interface utilisateur (UI): Rendre le jeu facile et amusant à naviguer.
Entrées (Input) : Rendre les commandes réactives
Il a TOUT fait. Seul. Et maintenant, Stardew Valley s'est vendu à plus de 20 MILLIONS d'exemplaires dans le monde ! C'est la preuve que le dévouement et un simple ordinateur peuvent accomplir de grandes choses. Cela prouve que le créneau du développement de jeux indépendants est une ÉNORME opportunité pour les jeunes créateurs africains de partager leurs histoires et leur talent avec le monde.
Il ne s'agit pas seulement d'agriculture ! Stardew Valley est une question de communauté, de connexion et de construction de quelque chose de beau à partir de rien. C'est l'évasion parfaite, le genre de monde cosy auquel nous aspirons tous. Et cela montre que même depuis un petit village, avec les bonnes compétences, vous pouvez créer quelque chose qui résonne à l'échelle mondiale. Nous voulons raconter vos belles histoires, vos perspectives uniques. Le monde attend que la créativité africaine brille ! Nous n'avons pas besoin d'aller ailleurs ; nos villages recèlent des histoires qui n'attendent que d'être racontées de manière interactive et engageante.
Tu veux devenir le prochain ConcernedApe ? Voici ta feuille de route :
Apprends C# : La base de Stardew Valley (et de nombreux autres jeux !). Consulte ces ressources :
Documentation C# de Microsoft : https://learn.microsoft.co...
Tutoriels C# de Microsoft Learn :https://learn.microsoft.co...
Tutoriel C# de freeCodeCamp (YouTube) : https://www.youtube.com/wa...
Tutoriels C# Sololearn: https://www.sololearn.com/...
Choisis ton Framework de Jeu : MonoGame est le successeur direct de ce qu'Eric a utilisé, donc c'est fortement recommandé !
Site web de MonoGame : http://www.monogame.net/
Documentation MonoGame : https://docs.monogame.net/
Forums MonoGame : https://community.monogame...
RBWhitaker Tutoriels: (https://rbwhitaker.wikidot...
(Optionnel : Godot Engine ou Unity, mais MonoGame est plus proche des racines de Stardew).
Maîtrise les Concepts de Développement de Jeux : Apprends les boucles de jeu, la détection de collision et le système Entité-Composant (ECS). "Game Programming Patterns" de Robert Nystrom est un livre en ligne GRATUIT qui est une lecture essentielle : https://gameprogrammingpat...
Commence Petit, Itère Souvent : Ne construis pas un jeu massif tout de suite. Fais bouger un simple personnage. Ajoute une seule tuile. Puis la collision. Puis une seule culture. Développe tes compétences étape par étape.
Entraîne-toi, Entraîne-toi, Entraîne-toi ! Participe à des game jams (comme sur https://itch.io/jams) pour construire rapidement de petits jeux et obtenir des retours.
Rejoins la Communauté : Obtiens de l'aide et de l'inspiration auprès d'autres développeurs sur les forums MonoGame, les serveurs Discord (recherche "game dev" ou "MonoGame") et Reddit (r/gamedev, r/programming, r/monogame).
Ton ordinateur et ton dévouement sont tes plus grands atouts. Une vie épanouissante, en créant quelque chose d'aimé par des millions de personnes, est à ta portée. N'attends pas les opportunités – crée-les. Sois comme Eric. Sois le prochain ConcernedApe. Sois l'avenir du développement de jeux en Afrique !
Et le plus important : Rejoins-nous au village ! Nous construisons une communauté d'aspirants développeurs de jeux, et nous serions ravis de partager avec toi des conseils, des idées et un soutien plus approfondis en personne. Apprenons et grandissons ensemble ! Dis-nous dans les commentaires si tu es intéressé, et nous partagerons les détails des prochaines rencontres.
Tu te sens perdu ? Tu ne sais pas quoi faire de ton avenir ? Laisse l'histoire d'Eric Barone, alias ConcernedApe, le CRÉATEUR UNIQUE du phénomène mondial Stardew Valley, enflammer ta passion ! Ce post est pour TOI, jeune Africain de 15 à 30 ans, avec un ordinateur et un rêve.
Eric, diplômé en informatique, a passé 4,5 ANS, seul, à créer le jeu pixel cosy ultime. Il n'était pas un expert en développement de jeux ; il était animé par la vision de créer le simulateur de ferme auquel il voulait jouer, en améliorant les classiques comme Harvest Moon. Il a TOUT appris par lui-même – la programmation en C# en utilisant le Microsoft XNA Framework (maintenant, nous utilisons MonoGame !), la conception de pixel art, la composition de la musique et la construction de chaque système à partir de zéro :
Boucle de jeu (Game Loop): Le cœur du fonctionnement du jeu.
Graphismes 2D: Donner vie au monde pixelisé.
Cartes basées sur des tuiles (Tile-Based Maps): Structurer l'ensemble du monde du jeu.
Détection des collisions: Rendre les interactions réalistes.
Système Entité-Composant (Entity-Component System): Organiser efficacement les objets du jeu.
Gestion des données (Sauvegarde/Chargement): Protéger votre progression durement gagnée.
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Conception de l'interface utilisateur (UI): Rendre le jeu facile et amusant à naviguer.
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Il a TOUT fait. Seul. Et maintenant, Stardew Valley s'est vendu à plus de 20 MILLIONS d'exemplaires dans le monde ! C'est la preuve que le dévouement et un simple ordinateur peuvent accomplir de grandes choses. Cela prouve que le créneau du développement de jeux indépendants est une ÉNORME opportunité pour les jeunes créateurs africains de partager leurs histoires et leur talent avec le monde.
Il ne s'agit pas seulement d'agriculture ! Stardew Valley est une question de communauté, de connexion et de construction de quelque chose de beau à partir de rien. C'est l'évasion parfaite, le genre de monde cosy auquel nous aspirons tous. Et cela montre que même depuis un petit village, avec les bonnes compétences, vous pouvez créer quelque chose qui résonne à l'échelle mondiale. Nous voulons raconter vos belles histoires, vos perspectives uniques. Le monde attend que la créativité africaine brille ! Nous n'avons pas besoin d'aller ailleurs ; nos villages recèlent des histoires qui n'attendent que d'être racontées de manière interactive et engageante.
Tu veux devenir le prochain ConcernedApe ? Voici ta feuille de route :
Apprends C# : La base de Stardew Valley (et de nombreux autres jeux !). Consulte ces ressources :
Documentation C# de Microsoft : https://learn.microsoft.co...
Tutoriels C# de Microsoft Learn :https://learn.microsoft.co...
Tutoriel C# de freeCodeCamp (YouTube) : https://www.youtube.com/wa...
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Choisis ton Framework de Jeu : MonoGame est le successeur direct de ce qu'Eric a utilisé, donc c'est fortement recommandé !
Site web de MonoGame : http://www.monogame.net/
Documentation MonoGame : https://docs.monogame.net/
Forums MonoGame : https://community.monogame...
RBWhitaker Tutoriels: (https://rbwhitaker.wikidot...
(Optionnel : Godot Engine ou Unity, mais MonoGame est plus proche des racines de Stardew).
Maîtrise les Concepts de Développement de Jeux : Apprends les boucles de jeu, la détection de collision et le système Entité-Composant (ECS). "Game Programming Patterns" de Robert Nystrom est un livre en ligne GRATUIT qui est une lecture essentielle : https://gameprogrammingpat...
Commence Petit, Itère Souvent : Ne construis pas un jeu massif tout de suite. Fais bouger un simple personnage. Ajoute une seule tuile. Puis la collision. Puis une seule culture. Développe tes compétences étape par étape.
Entraîne-toi, Entraîne-toi, Entraîne-toi ! Participe à des game jams (comme sur https://itch.io/jams) pour construire rapidement de petits jeux et obtenir des retours.
Rejoins la Communauté : Obtiens de l'aide et de l'inspiration auprès d'autres développeurs sur les forums MonoGame, les serveurs Discord (recherche "game dev" ou "MonoGame") et Reddit (r/gamedev, r/programming, r/monogame).
Ton ordinateur et ton dévouement sont tes plus grands atouts. Une vie épanouissante, en créant quelque chose d'aimé par des millions de personnes, est à ta portée. N'attends pas les opportunités – crée-les. Sois comme Eric. Sois le prochain ConcernedApe. Sois l'avenir du développement de jeux en Afrique !
Et le plus important : Rejoins-nous au village ! Nous construisons une communauté d'aspirants développeurs de jeux, et nous serions ravis de partager avec toi des conseils, des idées et un soutien plus approfondis en personne. Apprenons et grandissons ensemble ! Dis-nous dans les commentaires si tu es intéressé, et nous partagerons les détails des prochaines rencontres.
Stardew Valley...Relaxing chill music video game w/ farm sounds ambience [study, work and sleep] - YouTube
Hello!I'm a game experiencer.Welcome to another Stardew valley with no commentary! I decided to record myself on Stardew valley, and see how things turned ou...
https://www.youtube.com/live/v1wl7GFzyuU?si=6K54UMBcRsQXoWot
2 months ago
A practical guide to getting hired
I applied to 411 jobs with zero success. Perfect LeetCode scores, tracking spreadsheets, optimized resumes - none of it mattered because I was doing it wrong. After a brutally honest conversation with a FAANG friend, I completely changed my approach from mass applications to hyper-focused preparation. The results were immediate: final round interviews at top companies. Here's the systematic approach that actually works, refined from both my successes and failures.
### Small tip
try to use sites like [https://www.buildlist.xyz/... list) or [https://wellfound.com/](we... instead of relying on the company website itself. these kinds of places often have built-in referral systems
# Effective Job Hunt Strategy
## Core Requirements
* Portfolio website showcasing relevant work
* Clean, organized GitHub profile
* 2-3 significant projects aligned with target roles
* LinkedIn and resume in perfect sync
* Basic technical interview competency
## The Process
1. Select maximum 3-4 target companies
2. For each company:
* Build a micro-project using their stack
* Research their technical challenges
* Connect with current engineers
* Get coffee/zoom chats through warm intros
* Request referral after meaningful connection
---
Note: I'm also building a task management tool for ADHD folks that isn't grifty BS. Just a personal project that I'm finally ready to try to open up to users. If you're interested in testing it out or have suggestions, drop a comment & check out r/wtdrn. No pressure - this post isn't about that, just something I'm working on that might help others in similar situations.
---
## Asking people who have the job already for some help:
* Text people who have the job you want
* Get them on Zoom to talk about their work
* Ask specific questions: "What books shaped your thinking?" "What should I build?"
* End with "Who else should I talk to?"
* Send a thank you email
* Follow up later showing you acted on their advice (e.g., "Read that book you mentioned, here's what stuck with me...", or snap a picture of it in your hands)
* Repeat
## Portfolio Essentials
* Live demos over static code
* Documented build processes
* Problem-solving methodology
* Iteration documentation
* Professional READMEs
## Common Mistakes
* Mass applying without research
* Generic portfolio projects
* Cold applications without referral attempts
* Poorly documented work
* Unmaintained GitHub presence
## Reality Check
If you're not getting responses after giving this method an honest attempt, it's cool. These things are a game of persistence & you only need to win once. Consider taking 2-3 months to upskill and return stronger. There's no shortcut around being qualified.
I applied to 411 jobs with zero success. Perfect LeetCode scores, tracking spreadsheets, optimized resumes - none of it mattered because I was doing it wrong. After a brutally honest conversation with a FAANG friend, I completely changed my approach from mass applications to hyper-focused preparation. The results were immediate: final round interviews at top companies. Here's the systematic approach that actually works, refined from both my successes and failures.
### Small tip
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# Effective Job Hunt Strategy
## Core Requirements
* Portfolio website showcasing relevant work
* Clean, organized GitHub profile
* 2-3 significant projects aligned with target roles
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## The Process
1. Select maximum 3-4 target companies
2. For each company:
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Note: I'm also building a task management tool for ADHD folks that isn't grifty BS. Just a personal project that I'm finally ready to try to open up to users. If you're interested in testing it out or have suggestions, drop a comment & check out r/wtdrn. No pressure - this post isn't about that, just something I'm working on that might help others in similar situations.
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## Asking people who have the job already for some help:
* Text people who have the job you want
* Get them on Zoom to talk about their work
* Ask specific questions: "What books shaped your thinking?" "What should I build?"
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* Repeat
## Portfolio Essentials
* Live demos over static code
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## Common Mistakes
* Mass applying without research
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3 months ago
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3 months ago
🔥 CAMEROUN 2024 : LA RÉVOLUTION SILENCIEUSE SE LÈVE !
Le tribalisme électoral ? Juste un vieux truc pour garder en place un système dépassé. Pendant que certains s'épuisent dans des débats inutiles sur les 7500 milliards, une nouvelle vague se forme dans l'ombre, prête à tout balayer.
VOICI COMMENT ON VA CHANGER LE JEU :
Le système actuel joue sur nos divisions ethniques pour rester en selle. Mais ce qu'il redoute par-dessus tout ? Une jeunesse soudée, stratégique, et déterminée, qui refuse de suivre les vieilles règles.
VOTRE PLAN POUR UN CHANGEMENT INÉVITABLE :
📱 RÉSEAU FANTÔME
On tisse un réseau digital invisible mais ultra puissant :
Apps cryptées pour coordonner nos actions
Comms secrètes pour rester un coup d'avance
Mobilisation éclair avec des codes culturels
Des réseaux dormants, prêts à se réveiller en un instant
💣 PERTURBATION ÉCONOMIQUE CIBLÉE
On frappe là où ça fait mal :
Des boycotts massifs des entreprises qui jouent le jeu
On booste les initiatives économiques indépendantes
On crée nos propres circuits économiques
On met la pression là où le système est vulnérable
🎭 GUERRE CULTURELLE 2.0
L'art devient notre arme pour démolir le tribalisme :
Des vidéos virales qui dénoncent
Des campagnes de dérision qui piquent
On détourne les symboles du pouvoir
Une culture subversive qui envahit tout
⚡ MOBILISATION ÉCLAIR
La nouvelle génération impose ses propres règles :
Des actions imprévisibles et coordonnées
Des manifs flash qui surgissent de nulle part
Des opérations médiatiques qui frappent fort
De la désobéissance créative à grande échelle
🕸️ INFILTRATION STRATÉGIQUE
On contamine le système de l'intérieur comme un virus :
On infiltre les structures existantes
On crée des réseaux dormants
On s'introduit dans les centres de décision
On bâtit des alliances secrètes
Le temps des mots est fini - c'est l'heure de l'action.
Le tribalisme électoral ? Juste un vieux truc pour garder en place un système dépassé. Pendant que certains s'épuisent dans des débats inutiles sur les 7500 milliards, une nouvelle vague se forme dans l'ombre, prête à tout balayer.
VOICI COMMENT ON VA CHANGER LE JEU :
Le système actuel joue sur nos divisions ethniques pour rester en selle. Mais ce qu'il redoute par-dessus tout ? Une jeunesse soudée, stratégique, et déterminée, qui refuse de suivre les vieilles règles.
VOTRE PLAN POUR UN CHANGEMENT INÉVITABLE :
📱 RÉSEAU FANTÔME
On tisse un réseau digital invisible mais ultra puissant :
Apps cryptées pour coordonner nos actions
Comms secrètes pour rester un coup d'avance
Mobilisation éclair avec des codes culturels
Des réseaux dormants, prêts à se réveiller en un instant
💣 PERTURBATION ÉCONOMIQUE CIBLÉE
On frappe là où ça fait mal :
Des boycotts massifs des entreprises qui jouent le jeu
On booste les initiatives économiques indépendantes
On crée nos propres circuits économiques
On met la pression là où le système est vulnérable
🎭 GUERRE CULTURELLE 2.0
L'art devient notre arme pour démolir le tribalisme :
Des vidéos virales qui dénoncent
Des campagnes de dérision qui piquent
On détourne les symboles du pouvoir
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⚡ MOBILISATION ÉCLAIR
La nouvelle génération impose ses propres règles :
Des actions imprévisibles et coordonnées
Des manifs flash qui surgissent de nulle part
Des opérations médiatiques qui frappent fort
De la désobéissance créative à grande échelle
🕸️ INFILTRATION STRATÉGIQUE
On contamine le système de l'intérieur comme un virus :
On infiltre les structures existantes
On crée des réseaux dormants
On s'introduit dans les centres de décision
On bâtit des alliances secrètes
Le temps des mots est fini - c'est l'heure de l'action.